Hay muchas certificaciones de análisis de datos en línea, pero a veces es muy difícil identificar algunas de las mejores de todas estas certificaciones de análisis de datos en línea.
El análisis de datos es una de las industrias de más rápido crecimiento y demanda en la actualidad. La firma de investigación de mercado Gartner proyecta que el gasto empresarial en soluciones de análisis y datos alcanzará los 189 2022 millones de dólares en 150, frente a los 2019 XNUMX millones de dólares de XNUMX.
Para 2025, se espera que el mercado global de big data tenga un valor de $ 103 mil millones.
La creciente demanda de profesionales de la ciencia de datos significa que más personas que nunca están tomando cursos de análisis de datos en línea. Como beneficio adicional, muchos de estos cursos ofrecen un certificado o credencial para ayudarlo a sobresalir.
Si estás pensando en tomar un curso de certificacion, lo tenemos cubierto. Hemos compilado una lista de las 20 mejores certificaciones de análisis de datos en línea para ayudarlo a comenzar. Pero antes de eso, asegurémonos de estar en la misma página.
Índice del contenido
¿Qué es el análisis de datos?
El procesamiento y análisis estadístico de conjuntos de datos existentes es objeto de análisis de datos. Los analistas se enfocan en desarrollar formas de capturar, procesar y organizar datos para descubrir información procesable para problemas actuales, así como determinar la mejor manera de comunicar esta información.
En pocas palabras, los datos y el análisis se ocupan de encontrar soluciones a los desafíos para los que no estamos seguros de las respuestas. También se basa en la entrega de resultados que pueden resultar en beneficios rápidos.
El análisis de datos también incluye algunas otras ramas de estadísticas y análisis más grandes que ayudan en la combinación de fuentes de datos dispares y el descubrimiento de vínculos mientras simplifican los resultados.
Beneficios del análisis de datos
El análisis de big data tiene varios beneficios para las empresas de hoy.
El análisis de datos ayuda en:
- Mejor toma de decisiones,
- Permite una gestión eficaz del riesgo,
- Mejora la experiencia del cliente y
- Aumenta el valor de la marca.
En vista de estas ventajas, existe una creciente demanda de profesionales capacitados en el campo del análisis de datos.
Se espera que estos profesionales posean no solo conocimientos teóricos sino también conocimientos prácticos sobre análisis de big data.
Para garantizar esto, los empleadores buscan candidatos que hayan realizado cursos de capacitación o certificación que brinden una exposición práctica al tema.
Además de poder analizar los datos, estos profesionales también deberían poder crear visualizaciones informativas de esos datos para que los usuarios no técnicos también puedan entenderlos. Aquí es donde entran en juego herramientas como Tableau. Estas herramientas le permiten crear cuadros, gráficos, gráficos y tablas interactivos que cuentan una historia sobre el rendimiento de su organización en función de sus indicadores clave de rendimiento (KPI).
Análisis de datos versus ciencia de datos
Data science y Data Analytics se ocupan de Big Data, pero de diferentes maneras. Data Science es un término amplio que incorpora tanto el análisis de datos como la ciencia de datos.
Matemáticas, Estadística, Informática, la ciencia de la información, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están todos incluidos en la ciencia de datos.
La minería de datos, la inferencia de datos, el modelado predictivo y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para descubrir patrones de grandes conjuntos de datos y convertirlos en estrategias comerciales significativas. El análisis de datos, por otro lado, se ocupa principalmente de las estadísticas, las matemáticas y el análisis estadístico.
El análisis de datos tiene como objetivo revelar los conocimientos particulares extraídos, mientras que la ciencia de datos se centra en descubrir correlaciones significativas entre grandes conjuntos de datos.
Para decirlo de otra manera, Data Analytics es un subconjunto de Data Science que se enfoca en soluciones más detalladas a los problemas que plantea Data Science.
Data Science tiene como objetivo encontrar temas nuevos e interesantes que puedan ayudar a las empresas a innovar. El análisis de datos, por otro lado, tiene como objetivo encontrar respuestas a estas preguntas y determinar cómo se pueden implementar dentro de una empresa para fomentar la innovación basada en datos.
Lista de las mejores certificaciones de análisis de datos en línea
A continuación se muestra una lista de las mejores certificaciones de análisis de datos en línea:
- Certificación profesional de análisis avanzado de SAS
- Profesional de curación de datos certificado por SAS
- DASCA: Científico de datos sénior
- Certificado por Microsoft: Asociado científico de datos de Azure
- Certificado profesional de IBM Data Science
- Certificado profesional de ciencia de datos de HarvardX
- Coursera: Especialización en ciencia de datos de la Universidad John Hopkins
- Programa EdX Big Data MicroMasters
- Nanogrado de análisis empresarial de Udacity
- Análisis de datos de DataCamp en Excel.
Las 10 mejores certificaciones de análisis de datos en línea
1. Certificación profesional de análisis avanzado de SAS
Este es un nivel superior certificación de ciencia de datos ofrecido por SAS Academy for Data Science, y cubre una amplia gama de temas como estadísticas, análisis visual, regresión logística, fundamentos de Hadoop, minería de datos y más.
Los estudiantes deben tener al menos seis meses de experiencia en programación antes de solicitar la certificación, que consta de nueve cursos y tres pruebas.
Debido a la legitimidad de la plataforma y la amplia cobertura de tantos temas de ciencia de datos, muchos consideran que esta es la mejor certificación para ciencia de datos.
2. Profesional de curación de datos certificado por SAS
Para adaptarse a los variados estilos de aprendizaje de los participantes, la Certificación SAS Big Data ofrece capacitación dirigida por un instructor y modos de aprendizaje de aprendizaje electrónico a su propio ritmo.
Antes de inscribirse, los estudiantes deben tener una sólida comprensión de la programación, incluidas las técnicas de manipulación de datos y SQL.
Las herramientas de gestión de datos y Hadoop se encuentran entre los temas tratados. Hay cuatro cursos de capacitación y solo un examen en este paquete.
El certificado de Data Curation, al igual que otras certificaciones de SAS, es un servicio basado en suscripción que le brinda acceso a la nube durante un año antes de tener que renovarlo.
3. DASCA: Científico de datos sénior
El Data Science Council of America, o DASCA, es la principal fuente de certificados de ciencia de datos reconocidos internacionalmente. Sus credenciales SDS (Senior Data Scientist) y PDS (Principal Data Scientist) se encuentran entre las más prestigiosas del mundo para científicos de datos. Mira cómo convertirse en un científico de datos con una licenciatura.
Los candidatos de una variedad de disciplinas, incluida la gestión empresarial, las finanzas, las estadísticas y la tecnología, pueden aprovechar los extensos y profundos programas de certificación de la institución de certificación de ciencia de datos independiente del proveedor.
4. Certificado por Microsoft: Asociado científico de datos de Azure
¿Quiere saber cómo crear y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático? La certificación Azure Data Scientist Associate de Microsoft es la indicada para usted.
La mejor parte de esta certificación de Microsoft es que puede estudiarla de forma gratuita utilizando las herramientas de aprendizaje de Microsoft; sin embargo, también hay opciones premium dirigidas por un instructor disponibles. La certificación incluye soluciones de inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático.
5. Certificado profesional de IBM Data Science
El Certificado profesional de ciencia de datos de IBM es otra credencial de datos en línea útil. Los candidatos que deseen comenzar sus carreras profesionales en ciencia de datos pueden considerar el programa de certificación de ciencia de datos de nivel principiante.
La certificación incluye una introducción a la ciencia de datos con aprendizaje automático, python, herramientas de código abierto y SQL en el transcurso de nueve cursos.
Sus cursos se pueden completar en su propio tiempo, mientras que los desarrolladores del curso recomiendan completarlos en tres meses.
6. Certificado profesional de ciencia de datos de HarvardX
HarvardX ofrece una variedad de cursos en línea diseñados para ayudar a los profesores a mejorar la enseñanza y el aprendizaje a través de los modos en el campus y en línea.
Con el Certificado profesional de ciencia de datos de HarvardX, aprenderá conceptos básicos de ciencia de datos como R y aprendizaje automático a través de estudios de casos del mundo real.
La certificación de ciencia de datos de HarvardX brinda a los solicitantes la información y las habilidades que necesitan para resolver los desafíos de análisis de datos del mundo real.
Los nueve cursos que componen la certificación profesional de ciencia de datos cubren temas que incluyen visualización, aprendizaje automático, regresión lineal, probabilidad, disputa de datos y más.
7. Coursera: Especialización en ciencia de datos de la Universidad John Hopkins
Este certificado de Coursera, ofrecido por la Universidad John Hopkins, es ideal para principiantes que deseen aprender a construir un producto de datos, generar conclusiones basadas en datos y practicar el aprendizaje automático.
Antes de unirse, los estudiantes deben tener una familiaridad básica con Python.
Los cursos son gratuitos, pero es posible que las personas que deseen obtener la certificación deban pagar un pequeño cargo, ya que la mayoría de las certificaciones de Coursera comienzan en $ 50.
8. Programa EdX Big Data MicroMasters
Este curso es parte del programa Big Data MicroMasters y lo ayudará a mejorar sus habilidades de programación y matemáticas mientras aprende sobre el análisis de big data.
En este curso, aprenderá cómo almacenar, manejar y analizar datos para tomar mejores decisiones comerciales en el mundo digital actual.
Aprenderá a usar tecnologías como Apache Spark y R, que son herramientas analíticas vitales. Podrá abordar desafíos de ciencia de datos a gran escala con creatividad e iniciativa al final de este curso.
9. Nanogrado de análisis empresarial de Udacity
Dominará las habilidades de datos fundamentales que se pueden aplicar en todas las funciones e industrias en este programa. Aprenderá a usar Excel para analizar datos y crear modelos, SQL para consultar bases de datos y Tableau para crear visualizaciones de datos informativos.
No hay requisitos previos para este plan de estudios básico.
Udacity recomienda que tenga experiencia previa en informática y que pueda descargar e instalar el software para tener éxito.
10. Análisis de datos de DataCamp en Excel
En este curso, aprenderá cómo utilizar métodos abreviados de teclado que ahorran tiempo, convertir y limpiar formatos de datos como texto, horas y fechas, y crear funciones lógicas sorprendentes y agregaciones condicionales mientras aprende a usar métodos abreviados de teclado que ahorran tiempo.
Dominará más de 35 nuevas funciones de Excel, incluidas CONCATENAR, BUSCARV y PROMEDIO.SI(S), y también trabajará con datos reales de Kickstarter para evaluar lo que hace que un proyecto sea exitoso, a través de la práctica.
Preguntas frecuentes sobre el certificado en línea de análisis de datos en línea
¿Cuál es el valor de un certificado de Data Analytics?
Un certificado de Data Analytics Vale la pena, ¡Sí! si está buscando un trabajo en análisis de datos. Una certificación de análisis de datos le proporcionará todas las habilidades y conocimientos necesarios para obtener un trabajo como analista de datos.
¿Es posible que un analista de datos trabaje como freelance?
El trabajo freelance es una de las mejores alternativas para los científicos de datos en la actualidad, tanto para novatos como para expertos. Como profesional independiente de ciencia de datos, tiene mucha flexibilidad en términos de selección de proyectos, gestión del tiempo y pago. También es una excelente opción para los principiantes que desean obtener más experiencia práctica trabajando en proyectos del mundo real.
¿Es el análisis de datos una carrera profesional prometedora?
Sí, el análisis de datos es una elección profesional inteligente porque los datos se han convertido en un aspecto importante del proceso de toma de decisiones de cualquier industria. Como resultado, los analistas de datos tienen una gran demanda, lo que los convierte en una de las mejores opciones laborales.
¿Existe la necesidad de codificar en el análisis de datos?
No lo hacen, para ser honesto. Los analistas de datos no están obligados a codificar como parte de sus responsabilidades diarias. Las funciones simples de análisis de datos, como examinar las tendencias de datos de Google Analytics, generalmente no requieren la creación de código.
¿Qué papel juega SQL en el análisis de datos?
Para muchas personas, SQL es el "meollo del asunto" del análisis de datos: se utiliza para acceder, limpiar y analizar datos contenidos en bases de datos. Es fácil de entender, pero las principales corporaciones del mundo lo utilizan para abordar problemas extremadamente difíciles.
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Conclusión
El análisis de datos fue la mayor brecha de habilidades hace dos años, y sigue siéndolo.
Las empresas han estado recopilando datos durante décadas, pero muchas no saben cómo usar esos datos para tomar mejores decisiones comerciales.
Como resultado, las empresas buscan personas que puedan analizar e interpretar esos datos. Las empresas necesitan personas que puedan comprender los datos y traducirlos a un formato comprensible para la administración a fin de que puedan tomar mejores decisiones comerciales. Las personas con estas habilidades de análisis de datos pueden denominarse analistas de datos o analistas de inteligencia empresarial (BI).
